Open to senior roles · Leipzig, DE Offen für Senior-Positionen · Leipzig, DE

Foqrul Islam. Foqrul Islam.

Senior Data Analyst & Analytics Engineer. Nearly 5 years of turning messy data into clear decisions — building KPI systems, scalable data models, and BI products that ship. Senior Data Analyst & Analytics Engineer. Fast 5 Jahre Erfahrung darin, chaotische Daten in klare Entscheidungen zu verwandeln — durch den Aufbau von KPI-Systemen, skalierbaren Datenmodellen und BI-Lösungen, die liefern.

Where analytics meets engineering. Wo Analytics auf Engineering trifft.

I'm a senior data professional working at the intersection of data analysis and analytics engineering. After nearly 5 years in BI and analytics, I've found that the most impactful work happens when you can both interpret data and build the systems that produce it.

My current work centers on SQL-driven analysis, data modeling for the modern data stack, and shipping reporting solutions across Microsoft Fabric, Snowflake, and Azure Databricks. I'm particularly invested in dbt and analytics engineering — the discipline of bringing software engineering rigor to analytics code.

Beyond tooling, I care about data storytelling, stakeholder alignment, and mentoring. The hardest parts of senior work aren't technical — they're translating business questions into models and helping teams trust the numbers.

Ich arbeite an der Schnittstelle von Datenanalyse und Analytics Engineering. Nach fast 5 Jahren in BI und Analytics habe ich gelernt, dass die wirkungsvollste Arbeit dort entsteht, wo man Daten interpretieren und gleichzeitig die Systeme bauen kann, die sie produzieren.

Aktuell konzentriere ich mich auf SQL-getriebene Analysen, Datenmodellierung für den Modern Data Stack und das Ausliefern von Reporting-Lösungen über Microsoft Fabric, Snowflake und Azure Databricks. Besonders interessiert mich dbt und Analytics Engineering — die Disziplin, Software-Engineering-Prinzipien auf Analytics-Code anzuwenden.

Über die Tools hinaus liegt mir Data Storytelling, Stakeholder-Alignment und Mentoring am Herzen. Die schwierigsten Aspekte der Senior-Arbeit sind nicht technisch — sondern Geschäftsfragen in Modelle zu übersetzen und Teams dabei zu helfen, den Zahlen zu vertrauen.

4.7+
Years of experience Jahre Erfahrung
M.Sc. degrees M.Sc. Abschlüsse
10%
Cost reduction shipped Kostenreduktion geliefert
3
Languages spoken Gesprochene Sprachen

Four pillars of my senior practice. Vier Säulen meiner Senior-Arbeit.

i.

Analytics Engineering Analytics Engineering

Designing data models with dbt-style discipline. Modular SQL, dimensional modeling, tested transformations, and clear lineage from raw data to reporting layer. Entwicklung von Datenmodellen mit dbt-Disziplin. Modulares SQL, dimensionale Modellierung, getestete Transformationen und klare Datenflüsse von Rohdaten bis zur Reporting-Schicht.

ii.

KPI & Metrics Strategy KPI- & Metrik-Strategie

Defining metrics that actually drive decisions. From metric trees to north-star KPIs, building shared definitions stakeholders trust and engineering teams can implement. Definition von Metriken, die Entscheidungen wirklich beeinflussen. Von Metrik-Bäumen bis zu North-Star-KPIs — gemeinsame Definitionen, denen Stakeholder vertrauen und die Engineering-Teams umsetzen können.

iii.

Data Storytelling Data Storytelling

Translating numbers into narratives executives act on. Dashboards that answer questions before they're asked, and analysis that moves the conversation forward — not just describes the past. Zahlen in Narrative übersetzen, auf die Führungskräfte reagieren. Dashboards, die Fragen beantworten, bevor sie gestellt werden, und Analysen, die das Gespräch voranbringen — statt nur die Vergangenheit zu beschreiben.

iv.

Cross-functional Partnership Cross-funktionale Partnerschaft

Working closely with product, marketing, finance, and engineering. Owning analytics roadmaps, mentoring junior analysts, and helping teams build a data-literate culture. Enge Zusammenarbeit mit Product, Marketing, Finance und Engineering. Verantwortung für Analytics-Roadmaps, Mentoring von Junior-Analysten und Aufbau einer datenkompetenten Kultur.

A career built on turning data into decisions. Eine Laufbahn im Zeichen datengetriebener Entscheidungen.

JUN 2023 — PRESENT

Data Analyst Data Analyst

COMBERA GmbH · Leipzig, Germany
  • Lead exploratory and structured analysis on large datasets to surface business insights.
  • Develop and maintain KPI systems supporting data-driven decision making.
  • Build complex SQL queries and data transformation pipelines across the modern data stack.
  • Use Python for data preparation, validation, and quality assurance workflows.
  • Design data models for reporting and analytical workloads on Microsoft Fabric & Snowflake.
  • Build dashboards and semantic models that visualize key metrics for stakeholders.
  • Translate cross-functional business requirements into analytical solutions.
  • Durchführung explorativer und strukturierter Analysen großer Datensätze.
  • Entwicklung und Pflege von KPI-Systemen zur Unterstützung datengetriebener Entscheidungen.
  • Erstellung komplexer SQL-Abfragen und Transformations-Pipelines im Modern Data Stack.
  • Nutzung von Python für Datenaufbereitung, Validierung und Qualitätssicherung.
  • Modellierung von Datenstrukturen für Reporting und Analyse auf Microsoft Fabric & Snowflake.
  • Aufbau von Dashboards und semantischen Modellen zur Visualisierung von Kennzahlen.
  • Übersetzung cross-funktionaler Geschäftsanforderungen in analytische Lösungen.
SQL Python Power BI Tableau Qlik Azure Data Factory Databricks Microsoft Fabric Snowflake DAX
NOV 2021 — JUN 2023

Junior Data Analyst Junior Data Analyst

COMBERA GmbH · Leipzig, Germany
  • Supported development of BI reports and analyses on business questions.
  • Built SQL-based evaluations to support operational and strategic decisions.
  • Unterstützung bei der Entwicklung von BI-Reports und Analysen.
  • Erstellung SQL-basierter Auswertungen für operative und strategische Entscheidungen.
MySQL Power BI DAX Excel Navicat
FEB 2019 — AUG 2019

Data Analyst (Internship) Data Analyst (Praktikum)

Argopreneurs · Berlin, Germany
  • Analyzed user behavior and web traffic from Google Analytics data.
  • Built dashboards and reports supporting marketing and growth decisions.
  • Tracked marketing KPIs and evaluated campaign performance.
  • Analyse von Nutzerverhalten und Web-Traffic auf Google-Analytics-Basis.
  • Erstellung von Dashboards und Reports für Marketing- und Growth-Entscheidungen.
  • Tracking von Marketing-KPIs und Auswertung von Kampagnen.
Google Analytics SQL Excel
MAR 2016 — MAR 2017

Data Analyst (Marketing) Data Analyst (Marketing)

Daraz · Dhaka, Bangladesh
  • Analyzed marketing and channel performance data to optimize campaign effectiveness and ROI.
  • Supported budget allocation and campaign strategy through KPI analysis and performance reporting.
  • Reduced marketing costs by 10% through data-driven optimization.
  • Analyse von Marketing- und Kanaldaten zur ROI-Optimierung.
  • Unterstützung von Budget-Allokation und Kampagnenstrategie durch KPI-Analysen.
  • Senkung der Marketingkosten um 10% durch datengetriebene Optimierung.
Marketing Analytics KPI Reporting Excel

A modern data stack built for senior work. Ein Modern Data Stack für Senior-Arbeit.

01

SQL & Modeling SQL & Modellierung

  • Advanced SQL — CTEs, Window Functions
  • Query optimization & performance tuning
  • Dimensional modeling (Kimball) Dimensionale Modellierung (Kimball)
  • Data warehousing & lakehouse Data Warehousing & Lakehouse
  • ETL / ELT design ETL / ELT Design
02

Analytics Engineering Analytics Engineering

  • dbt (data build tool)
  • Modular SQL & macros Modulares SQL & Makros
  • Data testing & validation Daten-Tests & Validierung
  • CI/CD for analytics code CI/CD für Analytics-Code
  • Data lineage & documentation Data Lineage & Dokumentation
  • Apache Airflow / Dagster
03

Programming Programmierung

  • Python — Pandas, NumPy
  • Production-ready scripts Produktionsreife Skripte
  • Git & GitHub workflows
  • Code review & versioning Code Reviews & Versionierung
  • Polars / DuckDB
  • PySpark
04

Cloud & Warehouses Cloud & Warehouses

  • Microsoft Azure — ADF, Data Lake, Blob
  • Microsoft Fabric & Lakehouse
  • Snowflake
  • Azure Databricks
  • MySQL / PostgreSQL
  • AWS / GCP / BigQuery
05

BI & Visualization BI & Visualisierung

  • Power BI + DAX
  • Power BI Semantic Models Power BI Semantische Modelle
  • Tableau
  • Qlik
  • Excel + Power Query
  • Looker / LookML
06

Statistics & ML Statistik & ML

  • A/B testing & experimentation A/B-Testing & Experimente
  • Regression & multivariate analysis Regression & Multivariate Analyse
  • Statistical inference & hypothesis testing Statistische Inferenz & Hypothesentests
  • Forecasting & time-series Forecasting & Zeitreihen
  • Clustering & segmentation Clustering & Segmentierung
  • ML basics — Scikit-learn ML-Grundlagen — Scikit-learn
07

Strategy & Leadership Strategie & Leadership

  • KPI definition & metric trees KPI-Definition & Metrik-Bäume
  • Stakeholder management Stakeholder-Management
  • Data storytelling Data Storytelling
  • Mentoring junior analysts Mentoring von Junior-Analysten
  • Roadmap & priority setting Roadmap & Priorisierung
  • Cross-functional collaboration Cross-funktionale Zusammenarbeit
08

Data Quality & Governance Datenqualität & Governance

  • Data validation frameworks Datenvalidierungs-Frameworks
  • Metric consistency & definitions Metrik-Konsistenz & Definitionen
  • Documentation standards Dokumentationsstandards
  • GDPR-aware data handling DSGVO-konformer Datenumgang
  • Data observability tools Data Observability Tools
09

AI-Augmented Workflows KI-gestützte Workflows

  • LLM-assisted SQL & code review LLM-gestütztes SQL & Code Review
  • Prompt engineering for analytics Prompt Engineering für Analytics
  • GPT / Claude for data exploration GPT / Claude für Datenexploration
  • Automated documentation Automatisierte Dokumentation

Notes from the data trenches. Notizen aus den Datentiefen.

Foundations in statistics & applied math. Grundlagen in Statistik & angewandter Mathematik.

OCT 2017 — JUL 2021
M.Sc. Applied Mathematics for Network and Data Science M.Sc. Angewandte Mathematik für Netzwerk- und Datenwissenschaft
Hochschule Mittweida — University of Applied Sciences, Saxony
Thesis: GLVQ with Renyi Alpha Divergence Masterarbeit: GLVQ mit Renyi Alpha Divergenz
FEB 2012 — FEB 2013
M.Sc. Statistics
Jagannath University · Dhaka, Bangladesh
Regression, multivariate analysis, biostatistics, statistical inference Regression, Multivariate Analyse, Biostatistik, Statistische Inferenz
SEP 2008 — OCT 2012
B.Sc. Statistics
Jagannath University · Dhaka, Bangladesh
Major in Statistics, Minor in Mathematics Hauptfach Statistik, Nebenfach Mathematik

Let's build something data-driven. Lass uns etwas Datengetriebenes bauen.

Open to senior data analyst and analytics engineering roles in Germany or remote. Always happy to chat about SQL, dbt, modern data stack, or interesting data problems. Offen für Senior Data Analyst- und Analytics Engineering-Positionen in Deutschland oder remote. Freue mich immer über Gespräche zu SQL, dbt, Modern Data Stack oder spannenden Datenfragen.

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